The Door and Drawer Reset Mechanisms: Automated Mechanisms for Testing and Data Collection

要約

人間の環境におけるロボット操作は、研究者にとっても業界にとっても同様に困難な問題です。
特に、ドアや引き出しを開けることは、サイズ、形状、作動、必要な力が変化するため、ロボットにとって困難な場合があります。
このため、大規模な現実世界のデータセットを収集し、同じハードウェア上で異なる制御アルゴリズムのベンチマークを行うことが困難になる場合があります。
このペーパーでは、実際のテストとデータ収集を目的とした、ドア リセット メカニズム (DORM) とドロワー リセット メカニズム (DWRM) という 2 つの自動テストベッドを紹介します。
これらのデバイスは低コストで、センサー化されており、カスタマイズされた可変抵抗で動作し、オープンソース ソフトウェアが付属しています。
さらに、DORM と DWRM を使用して 600 を超える把握のデータセットを提供します。
このデータセットを使用して、同じハードウェアで同じトライアルを行った場合でも、どの程度の変動が存在する可能性があるかを強調します。
このデータは、シミュレーション環境における現実世界のノイズのソースとしても機能します。

要約(オリジナル)

Robotic manipulation in human environments is a challenging problem for researchers and industry alike. In particular, opening doors/drawers can be challenging for robots, as the size, shape, actuation and required force is variable. Because of this, it can be difficult to collect large real-world datasets and to benchmark different control algorithms on the same hardware. In this paper we present two automated testbeds, the Door Reset Mechanism (DORM) and Drawer Reset Mechanism (DWRM), for the purpose of real world testing and data collection. These devices are low-cost, are sensorized, operate with customized variable resistance, and come with open source software. Additionally, we provide a dataset of over 600 grasps using the DORM and DWRM. We use this dataset to highlight how much variability can exist even with the same trial on the same hardware. This data can also serve as a source for real-world noise in simulation environments.

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